AUC-ROC

神经网络常见评价指标AUROC（AUC-ROC）、AUPR（AUC-PR）

神经网络的性能可以通过多个评价指标进行衡量，具体选择哪些指标取决于任务的性质。以下是神经网络中常见的评价指标：准确性（Accuracy）：准确性是最常见的分类任务评价指标，表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。但在某些不平衡类别的情况下，准确性可能不是一个很好的指标。精确度（Precision）：精确度是指在所有被模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。精确度关注的是模型预测为正例的准确性。
温柔的行子·2023-11-15 17:49

理解AUC-ROC

文章目录前言1.混淆矩阵2.TPR,FPR3.ROC4.AUC参考链接前言整理了一下资料，辅助理解一下这个模型评测指标。参考链接见文末。1.混淆矩阵对于一个二分类任务（假定为1表示正类，0表示负类），对于一个样本，分类的结果总共有四种：类别实际为1，被分为0，FN（FalseNegative）类别实际为1，被分为1，TP（TruePositive）类别实际为0，被分为1，FP（FalsePosit
Xav Zewen·2023-10-09 14:42

机器学习 分类任务 评价指标

2Precision3Accuracy4Recall5F1scrore6AUC-ROC1引言机器学习中的任务主要分为分类与回归，分类主要分为二分类与多分类，在分类任务中一般有Precision、Accuracy、Recall、F1scrore、AUC-ROC
机器学习杨卓越·2023-09-11 05:50

Python-XGBoost算法中绘制AUC-ROC曲线图

简单记录一下auc-roc的思想：利用机器学习算法处理分类问题时，主要是通过测试样本产生的实值与预测概率来解决问题。随后将预测值与阈值进行比较。
小张奔小康·2023-07-17 10:19

干货 | 一文完全理解AUC-ROC曲线

towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5翻译：石头机器学习模型的性能测量是一项必不可少的工作，因此，当涉及到分类问题时，我们可以考虑用AUC-ROC
小白学视觉·2023-07-17 10:18

【机器学习】了解 AUC - ROC 曲线

因此，当涉及到分类问题时，我们可以依靠AUC-ROC曲线。当我们需要检查或可视化多类分类问题的性能时，我们使用AUC（曲线下面积）ROC（接收器工作特性）曲线。
无水先生·2023-07-17 10:46

分类模型性能评估 | 有误导性的AUROC

reference:Lobo-GloEcoBioGeo-2007ROC曲线线下面积（AreaUndertheReceiverOperatingCharacteristiccurve）（AUROC，AUC，或者AUC-ROC
电车上那个cll呀·2023-03-11 03:34

python交叉验证函数_python – 在sklearn中使用交叉验证和AUC-ROC作为逻辑回归模型...

我正在使用sklearn包来构建逻辑回归模型,然后对其进行评估.具体来说,我想使用交叉验证,但无法通过cross_val_score函数找出正确的方法.根据我看到的documentation和examples,我需要传递模型,特征,结果和评分方法的功能.然而,AUC不需要预测,它需要概率,因此它可以尝试不同的阈值并基于此计算ROC曲线.那么这里的正确方法是什么？这个函数有’roc_auc’作为一种
weixin_39724748·2023-01-12 14:12

机器学习中精准率/召回率/PR曲线/AUC-ROC曲线等概念

目录TP/TN/FP/FNaccuracy(准确率)precision(精确率/查准率)recall(召回率/查全率)F1分数与Fβ分数PR曲线(precisionrecallcurve)AUC-ROC
大哇唧·2023-01-08 07:41

一文读懂AUC-ROC

当涉及到分类问题时，我们依靠AUC-ROC曲线来做性能评测。当我们需要检查或可视化多类分类问题的性能时，我们使用AUC（曲线下面积
我爱计算机视觉·2022-06-08 07:11

白话详解ROC&AUC | 小白深度学习入门

搞机器学习的人一定频繁的听到ROC，AUC或者AUC-ROC，但这个概念又不向准确率召回率那么直观容易理解，给我带来了小小的困扰，这里就系统的学习下这两个概念。
叶锦鲤·2020-07-14 06:40

机器学习-01-衡量分类器好坏

转载自：Beader，主要学习内容来源：http://beader.me/2013/12/15/auc-roc/感谢原作者的知识普及。
Anthusty_9933·2020-07-09 06:53

机器学习中的AUC-ROC曲线

这时就可以引入AUC-ROC曲线了。这个名字可能有点夸张，但它只是说我们正在计算“ReceiverCharacteristicOperator”（ROC）的“AreaUnder
磐创 AI·2020-07-07 07:03

机器学习中的AUC-ROC曲线

这时就可以引入AUC-ROC曲线了。这个名字可能有点夸张，但它只是说我们正在计算“ReceiverCharacteristicOperator”（ROC）的“AreaUnder
人工智能遇见磐创·2020-07-06 05:36

机器学习中的AUC-ROC曲线

这时就可以引入AUC-ROC曲线了。这个名字可能有点夸张，但它只是说我们正在计算“ReceiverCharacteristicOperator”（ROC）的“AreaUnder
人工智能遇见磐创·2020-07-05 11:00

干货 | 一文完全理解AUC-ROC曲线

towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5翻译：石头机器学习模型的性能测量是一项必不可少的工作，因此，当涉及到分类问题时，我们可以考虑用AUC-ROC
机器学习算法那些事·2020-07-01 16:51

不可不知的11个重要机器学习模型评估指标

概览评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分评价指标有混淆矩阵、交叉验证、AUC-ROC曲线等。不同的评估指标用于不同类型的问题介绍建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。
CDA数据分析师培训·2019-12-14 05:04

一个月刷完机器学习笔试题300题（19）

第19天1、下图显示了三个逻辑回归模型的AUC-ROC曲线。不同的颜色表示不同超参数值的曲线。以下哪个AUC-ROC会给出最佳结果？
小哥哥th·2018-11-04 09:33

一个月刷完机器学习笔试题300题（17）

2、下图显示了三个逻辑回归模型的AUC-ROC曲线。不同的颜色表示不同超参数值的曲线。以下哪个AUC-ROC会给出最佳结果？A黄色B粉红色C黑色D都相同正确答案是：A最佳分类是曲线下区域面积最大
小哥哥th·2018-11-04 09:34

机器学习笔试、面试题 四

2、下图显示了三个逻辑回归模型的AUC-ROC曲线。不同的颜色表示不同超参数值的曲线。以下哪个AUC-ROC会给出最佳结果？A黄色B粉红色C黑色D都相同正确答案是：A解析：最佳分类是曲线下区域面积
abc_138·2018-10-22 14:44

使用R进行分类时，ROC的绘制和AUC的计算

Recall，Precision，TPR，FPR等等的计算，但是如果依照这种方法绘制ROC曲线（关于ROC和AUC的概念，网上有很多介绍，例如：http://beader.me/2013/12/15/auc-roc
qysh123·2015-02-23 11:00
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